Hogyan értelmezi az egyesületi szabályokba vetett bizalmat?

A megbízhatósági érték azt jelzi, hogy mennyire megbízható ez a szabály. Minél magasabb ez az érték, annál valószínűbb, hogy a fejelemek előfordulnak egy csoportban, ha ismert, hogy az összes törzselem benne van az adott csoportban. Így egy szabály megbízhatósága m/n százalékos egyenértéke, ahol az értékek: m.

Hogyan értelmezed az emelést az egyesületi szabályokban?

Hogyan kell értelmezni az eredményeket? Egy X ==> Y asszociációs szabály esetén, ha az emelés egyenlő 1-gyel, az azt jelenti, hogy X és Y függetlenek. Ha az emelés nagyobb, mint 1, az azt jelenti, hogy X és Y pozitívan korrelál. Ha az emelés kisebb, mint 1, az azt jelenti, hogy X és Y negatívan korrelál.

Hogyan érvényesítik az egyesületi szabályokat?

A társítási szabályok implicit érvényesítéssel rendelkeznek a szükséges támogatás kiválasztásakor, és megbízható értékeket kapnak a szabályok létrehozásához. Az arules csomagban nem talál egyetlen egyszerű ellenőrzési funkciót sem.

Mi a Lift Association szabályzata?

Az asszociációs szabály emelési értéke a szabály megbízhatóságának és a szabály várható megbízhatóságának aránya . ... A szabály várható megbízhatóságát a szabálytest támaszértékeinek és a szabályfejnek a szabálytest támasztékával osztva szorzataként határozzuk meg.

Az emelés jobb, mint az önbizalom?

A kiírt konfidenciaképlet a következőhöz hasonlítana: ... A várható konfidencia a bizalom osztva B gyakoriságával. Az emelés megmutatja, mennyivel jobb egy szabály az eredmény előrejelzésében, mint az eredmény első feltételezése. A nagyobb emelési értékek erősebb asszociációkat jeleznek.

Hogyan találja meg az erős egyesületi szabályokat?

Hogyan értelmezed az emelési arányt?

Az 1,0-nál nagyobb emelési arány azt jelenti, hogy az előzmény és a következmény közötti kapcsolat szignifikánsabb, mint az várható lenne, ha a két halmaz független lenne. Minél nagyobb az emelési arány, annál jelentősebb az asszociáció.

Mi az asszociációs szabály bányászata Milyen típusú társítási szabályok vannak?

Az asszociációs szabálybányászat érdekes asszociációkat és kapcsolatokat talál az adatelemek nagy halmazai között . Ez a szabály megmutatja, hogy egy tételkészlet milyen gyakran fordul elő egy tranzakcióban. Tipikus példa erre a piaci alapú elemzés.

A társulási szabály felügyelt vagy felügyelet nélkül?

Az osztályozási modelleket eredményező döntési fával és szabálykészlet-indukcióval szemben az asszociációs szabályok tanulása egy nem felügyelt tanulási módszer , amelyhez nincs osztálycímke hozzárendelve a példákhoz.

Mikor mondhatjuk érdekesnek az egyesületi szabályzatot?

Egy asszociációs szabály akkor tekinthető érdekesnek , ha az érintett elemek gyakran együtt fordulnak elő, és vannak olyan javaslatok, amelyek szerint az egyik halmaz valamilyen értelemben a másik halmaz jelenlétéhez vezethet. Az asszociációs szabály erőssége a „támogatás” és „bizalom” nevű matematikai fogalmakkal mérhető. '

Melyek az egyesületi szabályok különböző fajtái?

Az ismétlődő predikátumok nélküli többdimenziós asszociációs szabályokat interdimenzionális asszociációs szabályoknak nevezzük. Többdimenziós asszociációs szabályokat is bányászhatunk ismétlődő predikátumokkal, amelyek egyes predikátumok többszörös előfordulását is tartalmazzák. Ezeket a szabályokat hibrid-dimenziós asszociációs szabályoknak nevezzük.

Hogyan hasznosak a Metarules az asszociációs szabályok bányászatában?

Javasolunk és tanulmányozunk egy metaszabály-vezérelt adatbányászati ​​megközelítést, amely metaszabályokat alkalmaz útmutatásként a többszintű asszociációs szabályok megtalálásához nagy relációs adatbázisokban . A metaszabály egy szabálysablon "P1 ² . . . ..." interfész formájában, amely egy adott bányászati ​​feladathoz kapcsolódó adatkészletet határozza meg.

Mi a jó emelési pontszám?

A 0,5 alatti pontszámok esetén a tényleges lemorzsolódási arány szinte nulla. Ezzel az emelkedési diagrammal ellenőrizheti, hogy a modell azt csinálja, amit elvár tőle. ... Akkor minden felhasználót megcélozna 0,8 és 1,0 közötti pontszámmal, mert ez az a tartomány, ahol az elfordulási arány magasabb, mint az átlagos lemorzsolódási arány.

Mi az elfogadható érték az emelés mértékére?

A szabály megbízhatósága 150/200 vagy 75% . Első pillantásra ez az asszociációs szabály nagyon vonzónak tűnik, tekintve nagy magabiztosságát.

Mi a különbség az emelés és a tőkeáttétel között?

Az egyetlen különbség az, hogy a lift kiszámolja mindkét tényező arányát ( támogatás (A→C)/(lefedettség(A)*lefedettség(C))), a tőkeáttétel pedig a különbséget (támogatás(A→C)-(fedettség(A)) *lefedettség(C))).

Mi az erős szabály az egyesületekben?

1. Egy társítási szabály, amelynek támogatottsága és megbízhatósága nagyobb vagy egyenlő, mint a felhasználó által megadott minimális támogatási küszöb, illetve minimális megbízhatósági küszöb .

Mi az a szabálygenerálás?

Az asszociációs szabálygenerálás célja érdekes minták és trendek felkutatása a tranzakciós adatbázisokban . Az asszociációs szabályok az adatkészlet két vagy több eleme közötti statisztikai kapcsolatok. ... Adott támogatási és megbízhatósági szintekhez hatékony algoritmusok léteznek az összes asszociációs szabály meghatározására [1].

Melyik a társulási szabályok szabályérdekességének két mértéke?

A „cselekvőképesség” és a „váratlanság” két olyan szempont, amely meghatározza a szubjektív érdekességet (Silberschatz és Tuzhilin 1996). A szabályok akkor érdekesek, ha váratlanok (meglepőek a felhasználó számára) vagy végrehajthatók (ha a felhasználó előnyösen tud cselekedni).

Mi az A => B támogatás képlete?

támogatás (A ⇒ B [ s, c ]) = p(A ∪ B) Konfidencia: az A-t tartalmazó tranzakciók százalékos aránya, amelyek B-t is tartalmaznak. Ez a feltételes valószínűség becslése. konfidencia(A ⇒ B [ s, c ]) = p(B|A) = sup(A,B)/sup(A).

Mi az emelési arány?

Az emelkedést a rendszer az egyes mutatók százalékos növekedéseként vagy csökkenéseként számítja ki azon felhasználók esetében, akik új kampányt kaptak a kontrollcsoporthoz képest . Ha egy kontrollcsoport engedélyezve van, láthatja a kulcsfontosságú mutatók „emelkedését”, és megalapozott alkalmazásmarketing-döntéseket hozhat.